Los cursos de capacitación en ingeniería de IA en vivo dirigidos por instructores demuestran a través de prácticas interactivas cómo aplicar técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos en varios dominios.
La formación en ingeniería de IA está disponible como "formación en directo en línea" o "formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La formación in situ en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Puebla o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Puebla.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Puebla - Triangulo Las Animas
39 Poniente 3515 Piso 5, Puebla, mexico, 72400
El centro está estratégicamente ubicado en el primer edificio inteligente de Puebla, dentro de un Complejo Comercial con ac...
El centro está estratégicamente ubicado en el primer edificio inteligente de Puebla, dentro de un Complejo Comercial con acceso directo a todos los comercios, servicios, restaurantes, entretenimiento y un Hotel Ejecutivo. Cuenta con excelentes conexiones de transporte público a poca distancia. Para comodidad de los clientes, pueden dejar su auto en el estacionamiento del complejo. El centro cuenta también con lugares reservados de estacionamiento para clientes y visitas.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Puebla (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de IA y desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio que deseen obtener una comprensión fundamental de los principios y prácticas de ingeniería de IA.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los conceptos y tecnologías básicos detrás de la IA y el aprendizaje automático.
Implemente modelos básicos de aprendizaje automático con TensorFlow y PyTorch.
Aplicar técnicas de IA para resolver problemas prácticos en el desarrollo de software.
Gestione y mantenga proyectos de IA utilizando las mejores prácticas en ingeniería de IA.
Reconocer las implicaciones éticas y las responsabilidades que conlleva el desarrollo de sistemas de IA.
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